Анализ данныхС нуля
Учим работать с ИИ
Учим работать с ИИ
Курс «ML-инженер»
За 12 месяцев освоите востребованную профессию и получите реальный опыт: пройдёте полный цикл ML‑проекта — от подготовки данных и обучения моделей до внедрения и поддержки
4,7
на Отзовике,
TutorTop,
в Яндексе
TutorTop,
в Яндексе
на Отзовике,
TutorTop,
в Яндексе
TutorTop,
в Яндексе
10 000
выпускников
нашли работу
после обучения
нашли работу
после обучения
выпускников нашли работу после обучения
4,7
на Отзовике,
TutorTop,
в Яндексе
TutorTop,
в Яндексе
на Отзовике,
TutorTop,
в Яндексе
TutorTop,
в Яндексе
10 000
выпускников
нашли работу
после обучения
нашли работу
после обучения
выпускников нашли работу после обучения
- Актуальная программа 2026 года и навыки, которые нужны работодателям
- Обучаем как классическим ML-алгоритмам, так и нейросетям
- 18+ проектов с проверками экспертов и хакатон на данных из разных индустрий
- Полезные знакомства с ML-инженерами из Яндекса и других крупных компаний
- Подготовка к техническим собеседованиям и презентация прошлого опыта
- Диплом о профессиональной переподготовке и помощь с поиском работы
Профессия ML-инженера востребована
и спрос на таких специалистов будет расти
Чем больше опыта, тем выше зарплата
источник: Хабр Карьера
115 000 ₽
Junior
234 000 ₽
Middle
398 000 ₽
Senior
1 000+
вакансий
вакансий
на hh.ru
Одно из самых перспективных направлений в ИТ
ML-специалисты нужны везде — от банков и маркетплейсов до стриминговых сервисов
Учиться будет несложно, если вы
Новичок в ML с технической базой
Знаете синтаксис Python и можете выполнять базовые операции
Математик без опыта разработки на Python
Понимаете линейную алгебру, теорию вероятностей и статистику
Аналитик без опыта в ML
Можете писать базовые SQL‑запросы и знаете основы Python
Перед стартом основного курса есть подготовительный модуль
Для комфортного обучения нужны базовые технические знания
В бесплатной части вы пройдёте тест
И поймёте, нужно ли вам время на подготовку
20 первых уроков бесплатно
Попробуйте и узнайте, подходят ли вам профессия и формат обучения
Скидка после прохождения
Не нужно привязывать карту
чтобы они работали вместе с вами,
а не вместо вас
73%
работодателей поддерживают
применение ИИ сотрудниками,
а больше половины — обращают внимание на эти навыки при найме
Будете с помощью ИИ генерировать код на Python, проводить его диагностику и исправлять ошибки
Сможете применять ИИ для создания SQL‑запросов по требованиям бизнеса
Научитесь писать промпты для создания визуализаций и графиков
Освоите
популярные AI‑инструменты
ChatGPT
DeepSeek
Cursor
Claude
Алиса AI
Эксперт AI‑модуля — Сергей Бережной
Директор по взаимодействию с разработчиками Яндекса
Как вы станете
ML-инженером
Освоите теорию
в интерактивном учебнике
Начнёте с нуля и последовательно изучите всё, что нужно в профессии. Теория подаётся через практику: читаете урок и сразу применяете знания.
Погрузитесь в реальные
рабочие задачи
Выполните 18+ проектов и потренируетесь писать код в тренажёре, чтобы подготовиться к будущей работе.
Поучитесь у опытных
ML-инженеров
Разберёте важные темы на вебинарах и будете делать проекты, которые проверят эксперты. С живой обратной связью проще двигаться к цели.
Поможем
с работой в IT
с работой в IT
Адаптируем поиск под вашу профессию
Узнаете нюансы рынка труда и получите советы от HR, которые нанимают специалистов в вашей сфере
Подготовим к собеседованиям
Потренируетесь презентовать себя и отвечать на вопросы нанимающего менеджера
Проверим резюме,
чтобы вас точно заметили
чтобы вас точно заметили
Оформите свои новые навыки и научитесь выигрышно рассказывать о предыдущем опыте
Предложим вакансии
по вашим навыкам и опыту
по вашим навыкам и опыту
Получите доступ к платформе Карьера от Яндекс Практикума с 4 000+ партнёров
и системным подходом к поиску
ML-инженер
Желаемая зарплата: от 115 000 ₽
Формат работы: офис/удалённо
Формат работы: офис/удалённо
Навыки
- Строю и оптимизирую ML-модели
- Создаю автоматизированные ML-пайплайны
- Разрабатываю веб-сервисы на FastAPI и контейнеризирую их для продакшна
- Настраиваю A/B-тесты и мониторинг качества модели
- Веду эксперименты и версионирование моделей в MLflow
Проекты
- Нейросетевой классификатор изображений
- Автодополнение текста с помощью нейросетей
- Автоматизированный ML-пайплайн с версионированием и оркестрацией
- REST API для модели с контейнеризацией
- A/B-тест модели с дашбордом мониторинга
- ML-проект полного цикла — от сбора данных до внедрения в продакшн
Инструменты
SQL
Python
VSCode
Git
Optuna
PyTorch
MLflow
DVC
Airflow
FastAPI
Docker
Yandex Cloud
Prometheus
Grafana
Лучшее трудоустройство
в онлайн‑образовании
по итогам премии «Сравни‑2024»
На 38% больше приглашений
на собеседования
получают выпускники Практикума
Оффер в 2 раза быстрее
обычно у новичков поиск работы занимает ~6 месяцев, а у наших выпускников — 3
До +10% к зарплате
получают наши выпускники по сравнению с теми, кто не оканчивал онлайн‑курсы
15 000+ выпускников
уже работают в IT‑компаниях
уже работают в IT‑компаниях
Реальный опыт в Мастерской —
ваше преимущество
при поиске работы
ваше преимущество
при поиске работы
В агентстве внутри Практикума вас ждут
настоящие заказы от бизнеса и НКО
настоящие заказы от бизнеса и НКО
5 000+
студентов получили реальный опыт в Мастерской в 2025 году
Яндекс Маркет, Кинопоиск, hh.ru и другие были нашими заказчиками
Команда экспертов будет рядом
на каждом этапе обучения
на каждом этапе обучения
Наставники
делятся опытом
делятся опытом
проводят вебинары,
а между ними помогают в чате
а между ними помогают в чате
Ревьюеры дают
обратную связь
обратную связь
вручную проверяют проекты
и пишут комментарии
и пишут комментарии
Кураторы заботятся о студентах
напоминают о сроках и решают вопросы по курсу
Студенты поддерживают друг друга
С первого дня обучения в чате курса можно обсудить проект, попросить совета и помощи у однокурсников
С первого дня обучения в чате курса можно обсудить проект, попросить совета и помощи у однокурсников
Как проходит обучение
Курс поделён на спринты
по 2 недели
по 2 недели
Спринты задают ритм и цикличность — так же устроена работа в IT
Учитесь когда удобно,
главное — уложиться в спринт
главное — уложиться в спринт
Нагрузка:
~15 часов в неделю
~15 часов в неделю
Актуально в 2026 году
Программа курса
«ML-инженер»
Бесплатная часть
Побудете в роли ML-инженера, пройдёте тест и поймёте, нужен ли вам подготовительный модуль
6 часов обучения
Знакомство с машинным обучением и входное тестирование
Скидка за прохождение
- Кто такой ML-инженер
- Кейс ModaFlow
- Как обучить модель на исходных данных
- Как создать новые признаки
- Как настроить модель
Практика: поработаете с готовой моделью и улучшите результаты её предсказания
Входной тест: выполните тест, который поможет понять, достаточно ли у вас знаний и нужно ли проходить подготовительный модуль
Скидка за прохождение
Базовый тариф
Всё необходимое, чтобы начать работать junior ML-инженером
12 месяцев обучения
- 18 проектов в портфолио
- 200 часов теории
- 490 часов практики
Подготовительный модуль
2–6 недель
Это необязательный блок, который даёт базовые технические знания, чтобы вы уверенно чувствовали себя на старте программы
- Основы SQL
- Основы Python
- Линейная алгебра
- Математический анализ
- Теория вероятностей
Обработка данных в SQL
1 спринт
- Введение в машинное обучение
- Связи между таблицами
- Работа с пропущенными значениями и дубликатами
- Присоединение таблиц
- Операции множеств и подзапросы
- Категоризация значений, создание новых столбцов
- Работа с датой и временем
Практика: написание SQL-запросов в рамках задачи по подготовке данных
Анализ данных и решение ad-hoc-задач
1 проект
2 спринт
- Знакомство с базами данных
- Оконные и агрегирующие функции
- Оконные ранжирующие функции
- Оконные функции смещения
- Описательная статистика, аналитические функции
- Практика решения ad-hoc-задач
Проект: решение аналитических запросов с помощью SQL
Большой проект по обработке данных
1 проект
3 спринт
Закрепите навыки обработки данных: очистите и подготовите их для анализа, соберёте витрину данных для решения задачи бизнеса, оформите отчёт
Проект: обработка данных и создание витрины для решения бизнес-задачи
Предобработка данных в Python
4 спринт
- Основы библиотеки pandas, обзор данных
- Типы данных, работа с датой и временем
- Индексация в датафреймах, фильтрация данных
- Предподготовка данных
- Категоризация данных
Практика: подготовка сырых данных для анализа с помощью Python
Исследовательский анализ и визуализация с Python
1 проект
5 спринт
- Объединение датафреймов, срезы данных
- Описательная статистика
- Взаимосвязь переменных
- Визуализация для изучения данных
- Сводные таблицы
- Пример исследовательского анализа данных
Проект: исследовательский анализ данных для решения бизнес-кейса
Инструменты разработки и основы ООП
6 спринт
- Командная строка и терминал
- Виртуальное окружение
- Git
- Парадигмы программирования
- Принципы ООП
Практика: cоздание класса предобработки данных и размещение в Git
Большой проект по исследовательскому анализу
1 проект
7 спринт
Проведёте исследовательский анализ и визуализируете результаты, оформите своё исследование в виде структурированного Python‑приложения и полноценного репозитория на GitHub
Проект: исследовательский анализ и визуализация, разаботка в IDE и Git
Подготовка данных для машинного обучения
1 проект
8 спринт
- Перевод бизнес-задачи в ML-формат
- Разделение данных
- Кодирование и нормализация признаков
- Feature engineering
Проект: перевод бизнес-проблемы в ML-формат, подготовка данных для обучения моделей
Первые модели и оценка качества
1 проект
9 спринт
- Выбор метрик качества
- Обучение линейной регрессии
- Обучение логистической регрессии
- Проведение кросс-валидации
Проект: обучение базовых моделей и оценка их качества
Продвинутые линейные модели и регуляризация
1 проект
10 спринт
- Переобучение и недообучение
- Регуляризация (L1, L2)
- Метод опорных векторов (SVM)
- Многоклассовая классификация
Проект: применение продвинутых линейных моделей в задачах классификации
Нелинейные модели и деревья решений
11 спринт
- Метод k-ближайших соседей (KNN)
- Деревья решений
- Управление сложностью моделей, предотвращение переобучения
- Автоматический подбор гиперпараметров с Optuna
- Анализ важности признаков
Практика: обучение нелинейных моделей, контроль сложности и оптимизации гиперпараметров
Ансамблевые методы
1 проект
12 спринт
- Концепция ансамблей и дилемма смещения-разброса
- Бэггинг и Random Forest
- MLflow для логирования экспертиментов
- Бустинг и современные библиотеки
- Стэкинг моделей
Проект: применение ансамблевых методов, трекинг экспериментов
Продвинутый отбор признаков и интерпретация предсказаний модели
1 проект
13 спринт
- Автоматический отбор признаков
- Отбор признаков и сравнение экспериментов в MLflow
- Интерпретация моделей с SHAP и сохранение результатов
- Работа с дисбалансом классов
Проект: автоматический отбор признаков, интерпретация моделей и управление ML‑экспериментами
Обучение без учителя
14 спринт
- Задачи обучения без учителя
- Снижение размерности
- Кластеризация и поиск аномалий
- Оценка качества кластеризации
Практика: применение методов обучения без учителя для задачи кластеризации
Введение в нейронные сети и основы PyTorch
1 проект
15 спринт
- Введение в нейронные сети
- Обучение нейронных сетей
- Введение в PyTorch
Проект: обучение MLP-классификатора для текстов
Рекуррентные нейросети и трансформерные модели
1 проект
16 спринт
- Работа с последовательными данными
- Простые RNN: теория и практика
- Продвинутые RNN: GRU, LSTM, Bidirectional
- Основы механизма внимания и трансформеров
Проект: обучение нескольких нейросетей с разными архитектурами для задачи автодополнения
Большой проект по ML-алгоритмам
1 проект
17 спринт
Создадите полноценный ML-проект — от анализа бизнес-задачи до презентации готового решения
Проект: извлечение данных из SQL, полный цикл разработки модели, документирование в Git и защита проекта
Инструменты для ускорения ML-разработки
Дополнительно
- Автоматизация исследовательского анализа данных
- Автоматизация подготовки данных и моделирования
- Поиск оптимальных моделей с помощью AutoML-библиотек
- Предобученные модели для решения прикладных задач
Практика: полный пайплайн с автоматическим EDA, подготовкой данных, обучением модели при помощи инструментов для ускорения ML-разработки
Построение ML-пайплайнов и оркестрация
1 проект
18 спринт
- Структурированные ML-процессы со sklearn.pipeline
- Версионирование и воспроизводимость с DVC
- Настройка и оркестрация ML-процессов с Airflow
Проект: создание автоматизированного ML-пайплайна с версионированием и оркестрацией
Разработка веб-сервисов на базе REST API
1 проект
19 спринт
- Введение в веб-разработку для ML-инженеров
- REST API: принципы и HTTP-методы
- FastAPI: создание ML-сервисов
- Тестирование и документирование API
Проект: создание веб-сервиса для ML-модели с полным тестированием
Контейнеризация веб-сервисов
1 проект
20 спринт
- Контейнеризация и роль Docker в ML-проектах
- Работа с Docker: образы, контейнеры, Dockerfile
- Автоматизация пайплайна создания ML-приложений
Проект: контейнеризация приложения с Docker
A/B-тесты и мониторинг
1 проект
21 спринт
- A/B-тестирование в ML: принципы и планирование
- Статистический анализ результатов A/B-тестов
- Системы мониторинга в Prometheus
- Визуализация и дашборды для ML-метрик
Проект: проведение A/B-тестирования и настройка мониторинга с Prometheus/Grafana
Большой проект по внедрению модели в продакшн
1 проект
22 спринт
Интегрируете все изученные навыки в комплексном проекте
Проект: создание полной ML-системы с пайплайном обработки данных, API для модели, контейнеризацией и мониторингом
Подготовка к техническим собеседованиям
Дополнительно
- Алгоритмические задачи на Python
- SQL-задачи
- Статистика и A/B-тесты
- Вопросы по теории ML
- Применение NLP для работы с текстами
Итоговый проект базового тарифа
1 проект
23 спринт
Пройдёте весь жизненный цикл ML-проекта, учитывая потребности бизнеса и применяя полученные навыки
Проект: полный цикл работы над моделью машинного обучения
Нейросети для ML-инженеров
24 спринт
Навыки работы с ИИ сейчас так же важны, как и хардскилы. Поэтому модуль по нейросетям входит в базовую программу.
В нём вы узнаете, как устроены нейросети, освоите промпт‑инжиниринг и научитесь выбирать AI-инструменты для разных задач.
После обучения сможете применять ИИ в работе:
В нём вы узнаете, как устроены нейросети, освоите промпт‑инжиниринг и научитесь выбирать AI-инструменты для разных задач.
После обучения сможете применять ИИ в работе:
- Генерировать SQL-запросы по бизнес-требованиям
- Создавать и корректировать формулы в таблицах
- Разрабатывать фрагменты кода на Python
- Проводить диагностику кода и исправлять в нём ошибки
- Брейнштормить гипотезы для исследований
- Анализировать и структурировать бизнес-требования
- Делать пользовательские инструкции
- Выполнять первичный анализ табличных данных
- Визуализировать данные
- Готовить презентации
Практика: освоите техники работы с ИИ для решения 10+ типовых задач по работе с данными
Подготовка к поиску работы
1 месяц
- Составите резюме — его проверят HR‑эксперты из крупных компаний, которые нанимают специалистов в вашей области
- Потренируетесь писать сопроводительные письма, чтобы усилить отклики
- Выстроите собственную стратегию поиска работы
- Исследуете ресурсы, где работодатели публикуют вакансии
- Научитесь презентовать свой опыт рекрутерам и нанимающим менеджерам
- Подготовитесь к техническим собеседованиям
- Узнаете, как конструктивно обсуждать зарплату и другие условия работы
Вас поддержат карьерные консультанты, которые помогли найти работу 15 000+ выпускников Практикума
Активный поиск работы
До 8 месяцев
- Получите доступ к вакансиям и стажировкам наших партнёров
- Подключитесь к Карьере от Практикума — сервису для поиска вакансий
- Потренируетесь проходить технические и HR‑собеседования
- Сможете поработать над реальными проектами в Мастерской
- Посетите воркшопы с HR‑экспертами из разных компаний
Начнёте откликаться на вакансии и проходить собеседования, а ещё подкрепите свой опыт настоящими проектами
Показать ещё
Дополнительные модули по Big Data и NLP
Расширенный тариф
Включает базовый тариф
+ 4 месяца обучения
- + 7 проектов в портфолио
- +51 час теории
- + 189 часов практики
Основы работы с большими данными
1 проект
25 спринт
- Big Data: особенности, архитектура и принципы распределённых систем
- Экосистема Big Data и инструменты обработки
- Форматы данных и основные паттерны хранения
- PySpark для распределённых вычислений
Проект: построение ETL-пайплайна анализа логов веб-сайта в PySpark
Обработка данных в Apache Spark
1 проект
26 спринт
- Архитектура и принципы работы Apache Spark
- Spark DataFrame API: сложные трансформации и агрегирование
- Spark SQL: аналитические запросы поверх больших данных
- Обработка вложенных структур
- UDF и pandas UDF: когда нужны и как применять
Проект: построение аналитического пайплайна для анализа поведения пользователей
Классические методы NLP и подготовка текстов Совместно с ШАД
1 проект
27 спринт
- Препроцессинг текста: токенизация, очистка, стоп-слова, лемматизация и стемминг
- Статистические представления текста: Bag-of-Words и TF-IDF
- Семантические эмбеддинги: Word2Vec и FastText
Проект: построение классического NLP-пайплайна для классификации отзывов
Архитектура трансформеров и устройство LLM
1 проект
28 спринт
- Внутреннее устройство трансформера
- Решение задач генерации, суммаризации текста и ответов на вопросы
- Производительность и инференс
Проект: сравнительный анализ трансформерных архитектур для решения задачи суммаризации текста
Построение RAG-систем и методы поиска
1 проект
29 спринт
- Введение в RAG
- Векторный поиск и векторные базы данных
- Retrieval-методы
- Полнотекстовый поиск и дедупликация
Проект: построение RAG-системы с векторным поиском и ранжированием
Мультимодальность и дообучение LLM
1 проект
30 спринт
- Методы адаптации LLM: pretrain, SFT и DPO
- Дообучение LLM
- Мультимодальные модели
- Анализ качества мультимодальных данных
Проект: построение мультимодальной поисковой системы товаров
Проектный месяц
1 проект
31 спринт
Под руководством опытного наставника выполните и защитите проект, который основан на реальной бизнес‑задаче
Показать ещё
Ваш диплом после обучения
Официальный документ установленного образца, который котируется у работодателей
Образовательная лицензия № Л035‑01298‑77/00185314 от 24 марта 2015 года
Истории выпускников
доказывают, что сменить профессию можно
без опыта в IT и в любом возрасте
доказывают, что сменить профессию можно
без опыта в IT и в любом возрасте
Работал бизнес-аналитиком в банковской сфере, хотел больше разбираться в науке о данных.
В Практикуме мне дали полную дорожную карту по развитию и обучению на 300 часов. Я совмещал учёбу с работой и устроился по новой специальности.
Павел
Звукорежиссёр по образованию и профессии, во время пандемии остался без работы и заработка.
Решил обучиться Data Science так как машинное обучение казалось наиболее интересным и перспективным. Сейчас развивается в сфере работы с данными в Яндексе.
Иван
Был студентом в строительном вузе на инженерной специальности
с перспективой работать проектировщиком или прорабом на строительной площадке. Ради более успешного будущего отучился в Практикуме и сейчас работаю разработчиком в стартапе в Сколково.
Иван
Отучилась на курсе по Data Science, чтобы получить дополнительные навыки в текущей работе системным аналитиком.
Сейчас работаю в сфере проектирования сервисов искусственного интеллекта, получила новые интересные проекты и задачи, что сильно поменяло мою жизнь.
Жанна
Я пошёл в аналитику, потому что у меня был собственный бизнес и сайт.
Я хотел его улучшить, увлёкся аналитикой и начал искать курсы. В результате выбрал Практикум, закончил обучение и теперь работаю аналитиком.
6 лет я работала на телевидении на позициях от инженера до монтажёра.
С каждой задачей на ТВ я всё больше погружалась в данные. Но более полное знакомство произошло, когда наткнулась на Практикум, посмотрела программу и приняла решение начать учиться.
Ксения
Всё изменилось, когда удалось попасть на проектную работу по партнёрской вакансии Практикума.
Хоть проект длился всего 2 месяца, я указал его как последнее место работы, резюме стали просматривать гораздо чаще. Пошли приглашения, тестовые, и как итог — долгожданный офер!
Вячеслав
Месяц поисков удалённой работы привёл к успеху!
В начале поисков были только отказы и игнор. На 57-м отклике решила попробовать вакансию мечты в финтехе. К моему удивлению, они проявили интерес, я прошла все собеседования и уже завтра начинаю работать удалённо!
Надежда
Тарифы курса «ML-инженер»
Скачать
×
Поможем вернуть налоговый вычет до
Можно платить частями напрямую Практикуму от
Есть оплата через
работодателя, свою компанию или ИП.
-
ML-инженерВсё необходимое, чтобы начать работать инженером машинного обучения−%7 838 ₽/месот 7 838 ₽/месна 36 месяцев или 192 000 ₽ одним платежом с учётом промокода и сертификатов12 месяцев обученияБазовая программа18 проектовПомощь в трудоустройствеДоступ к МастерскойВакансии от 4 000+ партнёровКомандная практика на реальных кейсахМодуль по работе с большими даннымиМодуль от Школы анализа данных Яндекса по обработке текстов и LLM
-
Больше всего практикиML-инженер расширенныйТо же самое + больше навыков, которые помогут найти работу и быстрее вырасти до middle−%10 451 ₽/месот 10 451 ₽/месна 36 месяцев или 256 000 ₽ одним платежом с учётом промокода и сертификатов16 месяцев обученияРасширенная программа25 проектовПомощь в трудоустройствеДоступ к МастерскойВакансии от 4 000+ партнёровКомандная практика на реальных кейсахМодуль по работе с большими даннымиМодуль от Школы анализа данных Яндекса по обработке текстов и LLM
Отвечаем на вопросы
Подойдёт ли мне эта профессия?
Чтобы это понять, пройдите первые уроки — они бесплатные. Узнаете больше о профессии и заодно освоитесь на платформе.
Каким требованиям нужно соответствовать?
Для комфортного обучения на курсе вам нужны базовые технические знания по основам SQL, Python и математике для анализа данных. В бесплатной части курса вы пройдёте тест, чтобы понять, понадобится ли вам подготовительный модуль или можно сразу перейти к основной программе.
Кто будет меня учить?
Все наставники — практикующие специалисты: сотрудники Яндекса и других крупных российских и международных компаний.
Программу составляют опытные преподаватели и методисты, а ещё действующие специалисты Яндекса, Школы анализа данных и других лидеров технологической и образовательной индустрий.
Программу составляют опытные преподаватели и методисты, а ещё действующие специалисты Яндекса, Школы анализа данных и других лидеров технологической и образовательной индустрий.
Смогу ли я найти работу после обучения?
Конкуренция в IT среди новичков высокая, но не экстремальная. А обучение в Практикуме помогает быстрее найти работу: наши выпускники получают на 38% больше приглашений на собеседования по сравнению с кандидатами, которые не проходили онлайн-курсы.
Вот исследование hh.ru.
Вот исследование hh.ru.
А если я хочу работать в Яндексе?
Некоторые наши студенты работают в сервисах Яндекса, в том числе и в Практикуме. Но с нашей стороны было бы нечестно что‑либо гарантировать и завышать ваши ожидания.
Без опыта попасть в крупную IT-компанию возможно, хотя и сложно. Программа составлена так, чтобы вы могли начать карьеру после выпуска и набраться первого опыта. С ним вам будет значительно проще претендовать на позицию в крупных компаниях.
Без опыта попасть в крупную IT-компанию возможно, хотя и сложно. Программа составлена так, чтобы вы могли начать карьеру после выпуска и набраться первого опыта. С ним вам будет значительно проще претендовать на позицию в крупных компаниях.
Как вы поможете мне найти работу?
В Яндекс Практикуме лучшая программа трудоустройства в онлайн‑образовании по версии «Сравни». Найти работу поможет наш карьерный центр, если вам уже исполнилось 18 лет.
Сначала при поддержке HR‑экспертов вы составите резюме и научитесь писать сопроводительные письма. Потом начнёте активно откликаться на вакансии, а мы будем рядом и минимизируем стресс: проведём тренировочные собеседования, ответим на вопросы, познакомим с карьерным трекером — нашим инструментом для отслеживания вакансий и организации ваших откликов.
Ещё мы предложим вам партнёрские вакансии. В нашей базе 4 000+ компаний, которые регулярно приглашают выпускников Практикума на собеседования.
Обратите внимание: если курс оплачивает ваш работодатель, у вас не будет программы трудоустройства.
Сначала при поддержке HR‑экспертов вы составите резюме и научитесь писать сопроводительные письма. Потом начнёте активно откликаться на вакансии, а мы будем рядом и минимизируем стресс: проведём тренировочные собеседования, ответим на вопросы, познакомим с карьерным трекером — нашим инструментом для отслеживания вакансий и организации ваших откликов.
Ещё мы предложим вам партнёрские вакансии. В нашей базе 4 000+ компаний, которые регулярно приглашают выпускников Практикума на собеседования.
Обратите внимание: если курс оплачивает ваш работодатель, у вас не будет программы трудоустройства.
Что делать, если я не справлюсь с нагрузкой?
В программе предусмотрены каникулы: сможете отдохнуть или повторить сложные темы.
Если вам нужно больше времени на выполнение проекта, напишите куратору. Он подскажет, как согласовать новый дедлайн.
Если вам нужно больше времени на выполнение проекта, напишите куратору. Он подскажет, как согласовать новый дедлайн.
Если не понравится, я могу вернуть деньги?
Если курс ещё не начался, вернём всю сумму. Если ваш поток уже стартовал, можно сделать частичный возврат — подробности в 7 пункте оферты.
Получу ли я какой-то документ после курса?
Да, для этого нужно успешно выполнить итоговый проект.
Тогда вы получите диплом о профессиональной переподготовке, если у вас есть среднее профессиональное или высшее образование. Если нет, вышлем сертификат о прохождении курса.
А если не получится пройти курс целиком и выполнить итоговый проект, выдадим вам справку об обучении в электронном виде — с перечнем модулей, которые вы освоили.
Тогда вы получите диплом о профессиональной переподготовке, если у вас есть среднее профессиональное или высшее образование. Если нет, вышлем сертификат о прохождении курса.
А если не получится пройти курс целиком и выполнить итоговый проект, выдадим вам справку об обучении в электронном виде — с перечнем модулей, которые вы освоили.
Как можно оплатить?
Банковской картой: внести всю сумму сразу или платить ежемесячно.
Ежемесячные платежи работают так: вы вносите первую оплату, и в этот момент привязывается карта. С этой карты автоматически будут списываться следующие платежи каждые 30 календарных дней. Например, оплатили 25 марта — следующий платёж пройдёт 24 апреля. Курс будет стоить меньше, если оплатить его сразу.
Через компанию, если она налоговый резидент РФ. Условия для юридических лиц и ИП отличаются — чтобы узнать подробнее, оставьте заявку или уточните у вашего менеджера.
Ежемесячные платежи работают так: вы вносите первую оплату, и в этот момент привязывается карта. С этой карты автоматически будут списываться следующие платежи каждые 30 календарных дней. Например, оплатили 25 марта — следующий платёж пройдёт 24 апреля. Курс будет стоить меньше, если оплатить его сразу.
Через компанию, если она налоговый резидент РФ. Условия для юридических лиц и ИП отличаются — чтобы узнать подробнее, оставьте заявку или уточните у вашего менеджера.
Можно ли оплатить курс за счёт работодателя?
Да, работодатель может оплатить учёбу полностью или разделить сумму с вами, например 50/50 или 75/25.
Такая оплата пройдёт по счёту или двустороннему договору, а ИП могут оплатить с бизнес-счёта. Если работодатель купит обучение сразу 10 сотрудникам или больше, сделаем скидку 10%.
Условия для юридических лиц и ИП отличаются — чтобы узнать подробнее, оставьте заявку или уточните у вашего менеджера.
Такая оплата пройдёт по счёту или двустороннему договору, а ИП могут оплатить с бизнес-счёта. Если работодатель купит обучение сразу 10 сотрудникам или больше, сделаем скидку 10%.
Условия для юридических лиц и ИП отличаются — чтобы узнать подробнее, оставьте заявку или уточните у вашего менеджера.
Что такое налоговый вычет на обучение и как его получить?
Налоговый вычет может получить тот, кто работает по трудовому договору и является налоговым резидентом Российской Федерации, то есть 183 дня в году находится на территории страны.
Вот инструкция, которая поможет всё оформить.
Вот инструкция, которая поможет всё оформить.